La adopción de la inteligencia artificial (IA) está creciendo rápidamente. Según Gartner, el número de empresas que adoptaron la IA ha crecido un 270 % en los cuatro últimos años hasta 2019. Para 2027, se prevé que el mercado global de IA tenga un valor de 267.000 millones de dólares.
Sin embargo, en la actualidad la gran mayoría de los modelos de IA existentes nunca llegan a su fase de producción. Los algoritmos cuidadosamente elaborados se quedan en su fase inicial de prueba, sin ser producidos a gran escala. ¿Cómo pueden entonces los bancos comenzar a hacer un mejor uso de estos modelos y que ello tenga un impacto positivo en sus negocios? La respuesta es a través de la industrialización de la IA.
La industrialización es el proceso que permite expandir una tecnología de forma que una empresa pueda beneficiarse de ella a gran escala.
Existen tres métodos clave para la industrialización de la IA en una organización:
1. Compartir datos
La IA será tan buena como lo sean los datos en los que se basa. Por ello, si una organización quiere industrializar su IA, debe comenzar por fijarse en sus datos. La mayoría de las organizaciones tienen datos aislados, lo que impide su uso para modelos de IA a gran escala. Si los equipos que construyen modelos de IA sólo tienen acceso a conjuntos de datos limitados y aislados, producirán a su vez modelos de uso limitado
Todo ello nos lleva a concluir que un paso clave para permitir la industrialización de la IA es mejorar el intercambio de datos. Una vez que se hayan compartido y centralizado los datos, se tendrá una mejor base para construir sobre ella soluciones basadas en IA.
Con conjuntos datos amplios y de buena calidad, se pueden crear bloques de construcción de IA robustos y estandarizados que luego se puedan replicar en toda la organización.
2. Experimentar y cooperar
La innovación necesita nutrirse de una gran variedad de fuentes. Cuantos más grupos trabajen juntos, mejores serán los resultados.
Para que la industrialización de la IA tenga éxito, se necesita variedad en las aportaciones y la cooperación global entre los distintos equipos. Sin esta cooperación, será difícil construir modelos que puedan utilizarse en distintas partes de una misma organización. También debe fomentarse la experimentación para extraer lo mejor del propio talento de la empresa.
A fin de cuentas, adquirir y retener profesionales capacitados en IA puede ser difícil. En 2020, una encuesta del Foro Económico Mundial sobre instituciones financieras descubrió que el 84% de las organizaciones veían el acceso al talento como un obstáculo para la implementación de la IA. Por lo tanto, es imperativo aprovechar al máximo el talento, potenciarlo y alimentarlo.
3. Puesta a punto del negocio
Sólo es posible aplicar la IA a escala industrial si las empresas están preparadas para integrar las soluciones basadas en IA en sus marcos operativos. Uno de los mayores obstáculos para ampliar el uso de la IA es la falta de flexibilidad. Esto es un problema que ocurre especialmente en el sector bancario, donde los sistemas se construyen para la estabilidad y la seguridad y todavía hay mucha tecnología heredada. Esto puede dificultar la integración en el software de las soluciones basadas en la IA.
Para superar esta barrera, las organizaciones deben tener clara la estrategia de IA. Deben identificar qué partes de sus operaciones actuales deben cambiar para permitir la adopción generalizada de la nueva tecnología. También deben establecer procesos estandarizados para la creación, prueba y despliegue de nuevos modelos de IA. De este modo, será mucho más fácil repetir y ampliar los nuevos modelos a medida que se vayan creando.
Además de definir estos procesos, las organizaciones deben estar preparadas para hacer el mejor uso de los conocimientos basados en datos que proporciona la IA. Está muy bien escalar un modelo pero ¿cómo asegurarse de que se le saca el máximo partido una vez que se utiliza ampliamente en toda la organización?
Las recompensas que genera la industrialización de IA en el sector bancario
Los beneficios de industrializar el desarrollo y el despliegue de los modelos de IA son tangibles. Por las mismas razones por las que las organizaciones están trabajando en proyectos de transformación digital, esas mismas organizaciones deben considerar la industrialización de la IA. Si no se avanza con los tiempos, se corre el riesgo de tener competidores más ágiles y rápidos.
El uso de la IA puede suponer una gran mejora de la eficiencia. Se calcula que el ahorro potencial agregado de costes para los bancos gracias a las aplicaciones de IA será de 447.000 millones de dólares en 2023, según un informe de Business Insider Intelligence.
Pero la reducción de costes es sólo una de las ventajas de escalar la IA. Los modelos de IA
adecuados, utilizados a escala, pueden mejorar los productos y servicios existentes o crear nuevos servicios que antes no existían. La IA puede estar a la vanguardia de la generación de ingresos y mejorar la experiencia del consumidor.
Algunas de estas aplicaciones de la IA ya están dando sus frutos. El uso de chatbots es
especialmente popular. El Bank of America, por ejemplo, utiliza un chatbot llamado Erica para ayudar a los clientes a tomar decisiones más inteligentes sobre su dinero. En 2019, Erica superó los 10 millones de usuarios y sigue creciendo a buen ritmo.
Está claro que el potencial de la IA en el sector financiero es enorme. Pero para empezar a cosechar los frutos, tenemos que asegurarnos de que los modelos de IA van a poder progresar más allá de las primeras etapas de su desarrollo. La forma de hacerlo es mediante la industrialización de la IA.
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Germán Rodríguez
Head of data driven banking, Everis NTT DATA
